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अत्यधिक मूल्य पद्धति पर आधारित सांख्यिकीय अस्थिरता बैकटेस्ट रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-26 10:24:53
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अवलोकन

यह रणनीति सांख्यिकीय अस्थिरता की गणना करने के लिए चरम मूल्य विधि का उपयोग करती है, जिसे ऐतिहासिक अस्थिरता के रूप में भी जाना जाता है। यह उच्चतम मूल्य, सबसे कम मूल्य और बंद मूल्य के चरम मूल्यों के आधार पर अस्थिरता को मापता है, जो समय कारक के साथ संयुक्त है। अस्थिरता परिसंपत्ति मूल्य के उतार-चढ़ाव को दर्शाती है। रणनीति संबंधित लंबी या छोटी ट्रेड करेगी जब अस्थिरता सीमा से अधिक या कम है।

रणनीतिक सिद्धांत

एक निश्चित समय अवधि में उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य और बंद मूल्य के चरम मूल्यों की गणना करें
सांख्यिकीय अस्थिरता की गणना करने के लिए चरम मूल्य विधि सूत्र लागू करें
```
SqrTime = sqrt(253 / Length)
Vol = ((0.6 * log(xMaxC / xMinC) * SqrTime) + (0.6 * log(xMaxH / xMinL) * SqrTime)) * 0.5
```
ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए उतार-चढ़ाव की तुलना ऊपरी और निचली सीमाओं के साथ करें
```
pos = iff(nRes > TopBand, 1,  
          iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
```
ट्रेडिंग सिग्नल के आधार पर लंबी या छोटी ट्रेड करें

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य लाभ इस प्रकार हैंः

सांख्यिकीय अस्थिरता संकेतक का उपयोग बाजार के हॉटस्पॉट और उलट अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ सकता है
अस्थिरता की गणना के लिए चरम मूल्य पद्धति चरम कीमतों के प्रति संवेदनशील नहीं है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक स्थिर और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त होते हैं
मापदंडों को विभिन्न अस्थिरता वातावरणों में व्यापार के लिए अनुकूलित किया जा सकता है

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के मुख्य जोखिम निम्नलिखित हैंः

सांख्यिकीय अस्थिरता में ही कुछ विलंब होता है और यह बाजार के मोड़ को सही ढंग से समझ नहीं पाती है।
अस्थिरता सूचक अचानक घटनाओं पर धीमी गति से प्रतिक्रिया करता है, संभवतः अल्पकालिक व्यापार के अवसरों को याद करता है
गलत ट्रेडों और स्टॉप लॉस के कुछ जोखिम हैं

प्रति उपाय और समाधान:

बाजार परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए सांख्यिकीय चक्र को उचित रूप से छोटा करना
सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए अन्य संकेतकों का उपयोग करें
एकल हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस पॉइंट सेट करें

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति के लिए अनुकूलन दिशाएंः

इष्टतम पैरामीटर खोजने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय अवधि मापदंडों का परीक्षण करें
अस्थिरता के आधार पर पदों को समायोजित करने के लिए एक स्थिति प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें
गलत ट्रेडों को कम करने के लिए चलती औसत रेखाओं जैसे फ़िल्टर स्थितियों को जोड़ें

सारांश

यह रणनीति सांख्यिकीय अस्थिरता की गणना करने के लिए चरम मूल्य पद्धति का उपयोग करती है, और अस्थिरता विसंगतियों को पकड़कर व्यापार संकेत उत्पन्न करती है। चलती औसत रेखाओं जैसे सरल संकेतकों की तुलना में, यह बाजार की अस्थिरता को बेहतर ढंग से दर्शाता है और उलटफेर को पकड़ता है। इस बीच, चरम मूल्य विधि एल्गोरिथ्म भी परिणामों को अधिक स्थिर और विश्वसनीय बनाता है। पैरामीटर समायोजन और अनुकूलन के माध्यम से, यह रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल हो सकती है, और इसका व्यापार तर्क और सांख्यिकीय अस्थिरता संकेतक आगे के शोध और अनुप्रयोग के लायक हैं।

/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 22/11/2014
// This indicator used to calculate the statistical volatility, sometime 
// called historical volatility, based on the Extreme Value Method.
// Please use this link to get more information about Volatility. 
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Statistical Volatility - Extreme Value Method ", shorttitle="Statistical Volatility Backtest")
Length = input(30, minval=1)
TopBand = input(0.005, step=0.001)
LowBand = input(0.0016, step=0.001)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMaxC = highest(close, Length)
xMaxH = highest(high, Length)
xMinC = lowest(close, Length)
xMinL = lowest(low, Length)
SqrTime = sqrt(253 / Length)
Vol = ((0.6 * log(xMaxC / xMinC) * SqrTime) + (0.6 * log(xMaxH / xMinL) * SqrTime)) * 0.5
nRes = iff(Vol < 0,  0, iff(Vol > 2.99, 2.99, Vol))
pos = iff(nRes > TopBand, 1,
	   iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )  
plot(nRes, color=blue, title="Statistical Volatility")

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